Desde la invención del transistor en 1947, El desarrollo informático ha visto una duplicación constante del número de transistores que pueden caber en un chip. Pero esa tendencia conocida como Ley de Moore, puede alcanzar su límite a medida que los componentes de tamaño submolecular encuentran problemas con el ruido térmico, haciendo imposible una mayor escala.

En su artículo publicado esta semana en Reseñas de física aplicada autores Jack Kendall, de Rain Neuromorphics, y Suhas Kumar, de Hewlett Packard Labs, presentar un examen exhaustivo del panorama informático, centrándose en las funciones operativas necesarias para avanzar en la computación neuromórfica inspirada en el cerebro. Su camino propuesto incluye arquitecturas híbridas compuestas por arquitecturas digitales, junto con un resurgimiento de arquitecturas analógicas, hecho posible por memristores, que son resistencias con memoria que pueden procesar la información directamente donde se almacena.

"El futuro de la informática no consistirá en colocar más componentes en un chip, sino en repensar la arquitectura del procesador desde cero para emular cómo un cerebro procesa la información de manera eficiente. "Dijo Kumar.

"Han comenzado a surgir soluciones que replican el sistema de procesamiento natural de un cerebro, pero tanto los espacios de investigación como los de mercado están abiertos de par en par, "Añadió Kendall.

Las computadoras deben reinventarse. Como señalan los autores, "Las computadoras de última generación procesan aproximadamente tantas instrucciones por segundo como el cerebro de un insecto, "y carecen de la capacidad de escalar de forma eficaz. Por el contrario, el cerebro humano es aproximadamente un millón de veces más grande en escala, y puede realizar cálculos de mayor complejidad debido a características como plasticidad y escasez.

Reinventar la informática para emular mejor las arquitecturas neuronales del cerebro es la clave para resolver problemas dinámicos no lineales. y los autores predicen que la computación neuromórfica se generalizará a mediados de esta década.

El avance de las primitivas informáticas, como la no linealidad, causalidad y escasez, en nuevas arquitecturas, como las redes neuronales profundas, traerá una nueva ola de computación que puede manejar problemas de optimización restringidos muy difíciles como el pronóstico del tiempo y la secuenciación de genes. Los autores ofrecen una descripción general de los materiales, dispositivos, arquitecturas e instrumentación que deben avanzar para que la computación neuromórfica madure. Emiten un llamado a la acción para descubrir nuevos materiales funcionales para desarrollar nuevos dispositivos informáticos.

Su artículo es tanto una guía para los recién llegados al campo para determinar qué nuevas direcciones seguir, así como inspiración para quienes buscan nuevas soluciones a los límites fundamentales de los paradigmas informáticos envejecidos.